有没有办法减少循环的数量并使用Numpy功能来减少代码完成的时间

Question

传递函数

def infection(arr,risk_matrix,risk_factor):
    arr=arr*risk_factor
    tup=np.linalg.eig(arr)
    evalue=tup[0]
    evector=tup[1]
    for i in range (len(arr)):
        for j in range (i,len(arr)):
            if i==j:
                continue
            risk_edge=0
            for k in range (len(evalue)):
                risk_edge=risk_edge+(math.exp(evalue[k])*evector[i][k]*evector[j][k])
            risk_matrix[i][j]=risk_edge
            risk_matrix[j][i]=risk_edge
    return risk_matrix

使用参数ARR（数组），striz_matrix（square矩阵），strig_factor（float值）评估是NX1数组和evector，在NXN数组中

Answer 1

使用的阵列广播，速度得到了提高。如果有更好的方法，请告诉我

def infection(arr,risk_matrix,risk_factor):
    arr=arr*risk_factor
    tup=np.linalg.eig(arr)
    evalue=tup[0]
    evector=tup[1]
    for i in range (len(arr)):
        for j in range (i+1,len(arr)):
            risk_edge=(np.exp(evalue)*evector[i]*evector[j]).sum()
            risk_matrix[i][j]=risk_edge
            risk_matrix[j][i]=risk_edge
    return risk_matrix